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互联网数据在舆情研判中的效用研究

中国软科学 2016年第4期 34-44页

作者：杜洪涛孟庆国王君泽清华大学公共管理学院北京100084 华中科技大学公共管理学院湖北武汉430074

虽然互联网数据对于舆情研判工作具有重大价值,但由于互联网数据的海量、多源、异构等特性,以及数据噪声的存在,使目前的互联网数据处理技术表现出了一定的局限性,影响了互联网数据效用的发挥。大数据分析和计算实验技术能够提升互联网... 详细信息

虽然互联网数据对于舆情研判工作具有重大价值,但由于互联网数据的海量、多源、异构等特性,以及数据噪声的存在,使目前的互联网数据处理技术表现出了一定的局限性,影响了互联网数据效用的发挥。大数据分析和计算实验技术能够提升互联网数据在舆情研判中的效用,在实际操作中应注重人的主导作用与技术辅助功能的互动耦合。

关键词：网络舆情舆情研判互联网数据 Web数据挖掘效用分析

基于互联网数据的住宿业竞争力及其空间格局——以武汉主城区高端酒店为例

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地理科学进展 2018年第10期37卷 1405-1415页

作者：王娟李亚娟吕丽胡静张祥华中师范大学城市与环境科学学院武汉430079 中国旅游研究院武汉分院武汉430079

随着互联网的发展,利用互联网数据来研究城市实体空间问题成为城市地理学研究内容和研究方法的新切入点。本文基于互联网消费平台点评数据、互联网地图实时交通数据和城市兴趣点等数据,在建立住宿业竞争力评价指标体系的基础上,计算武... 详细信息

随着互联网的发展,利用互联网数据来研究城市实体空间问题成为城市地理学研究内容和研究方法的新切入点。本文基于互联网消费平台点评数据、互联网地图实时交通数据和城市兴趣点等数据,在建立住宿业竞争力评价指标体系的基础上,计算武汉主城区高端酒店竞争力得分和排名,并探求住宿业竞争力的空间分布特征和布局模式。研究发现:(1)武汉高端酒店竞争力得分总体较为集中。价格、人气、周边商业和商务服务是酒店之间竞争力差距的主要因素;(2)武汉高端酒店竞争力投射在空间上总体呈现点状聚集与线形延伸并存的格局,竞争力高分酒店主要集中在二环线内的武昌和汉口;(3)随着酒店竞争力等级的下降,酒店空间格局呈现由城市中心向四周递减的圈层式发展规律,高等级酒店大多出现在新兴商业区;(4)本文归纳了武汉主城区高端酒店竞争力空间分布模型,得出中央活动区新兴商圈顶级高端酒店、中央活动区传统商圈中级高端酒店、交通门户周边中级高端酒店等7种住宿业空间格局类型。

关键词：互联网数据高端住宿业竞争力空间格局武汉

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基于互联网数据的斗烟市场偏好性分析

烟草科技 2019年第8期52卷 106-113页

作者：苏凯付博杨永锋彭桂新金一骁武云杰于建军于建春河南农业大学烟草学院郑州市450002 河南中烟工业有限责任公司技术中心郑州450000

为了研究消费者对斗烟产品的偏好性,基于互联网数据,使用Python编程语言编写网络爬虫程序获取斗烟产品信息及网络评价数据。利用评价数据分析消费者对斗烟品牌及配方类型的偏好性,并使用词频分析法及关联规则挖掘方法分析消费者对斗烟... 详细信息

为了研究消费者对斗烟产品的偏好性,基于互联网数据,使用Python编程语言编写网络爬虫程序获取斗烟产品信息及网络评价数据。利用评价数据分析消费者对斗烟品牌及配方类型的偏好性,并使用词频分析法及关联规则挖掘方法分析消费者对斗烟产品香味类型及配方组成的偏好性。结果表明:①大型斗烟企业的斗烟产品具有较高的市场占有率。②消费者对香味类型具有明显的偏好性,原味型(None)斗烟产品备受青睐;调味型斗烟产品中,香草(Vanilla)、朗姆酒(Rum)、可可/巧克力(Cocoa/Chocolate)及柑橘(Citrus)香味类型产品易被消费者接受,并且配方类型为芳香调味式(Aromatic)、英式(English)、纯烤烟式(StraightVirginia)的斗烟产品较受欢迎,具有较高的市场认可度。③从斗烟产品的配方组成看,烤烟(Virginia)、拉塔基亚烟草(Latakia)、白肋烟(Burley)及东方烟草/土耳其烟草(Oriental/Turkish)等烟叶原料最常在配方中使用,并且以上述原料为配方的原味型斗烟产品更受市场欢迎。通过基于互联网数据的斗烟市场偏好性分析可以为斗烟产品开发提供方向指导。

关键词：斗烟 Python编程语言市场偏好性互联网数据词频分析法关联规则方法产品设计

院外猝死的特征和复苏效应——一项基于互联网数据的研究

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中华危重病急救医学 2023年第8期35卷 844-848页

作者：孙梦雪赵嘉艺朱爱群中南大学湘雅二医院临床护理学教研室湖南长沙410011

目的:收集互联网有关"猝死"的新闻报道,分析猝死患者的特征和复苏效果,为制定干预策略提供借鉴。方法:应用互联网,在"百度"和"360搜索"网站,以"猝死"和"心脏骤停"为关键词进行搜索,收集猝死事件报道时间限定为2013年1月至2022年12月,记... 详细信息

目的:收集互联网有关"猝死"的新闻报道,分析猝死患者的特征和复苏效果,为制定干预策略提供借鉴。方法:应用互联网,在"百度"和"360搜索"网站,以"猝死"和"心脏骤停"为关键词进行搜索,收集猝死事件报道时间限定为2013年1月至2022年12月,记录并分析猝死患者的年龄、性别、猝死发作特征、心肺复苏(CPR)实施特点及院前和最终临床结局等。分别对院前及最终临床结局进行亚组分析;采用非条件多因素Logistic回归分析筛选影响猝死患者院前及最终临床结局的相关因素。结果:最终确定了177篇新闻报道,涉及猝死患者177例,其中男性152例(占85.9%),女性25例(占14.1%);年龄(37.27±16.82)岁,其中16~45岁占53.1%;触发因素主要包括剧烈运动(29.9%)、心脏病史(7.9%)、过度劳累(6.2%)、熬夜失眠(4.0%)、情绪激动(2.8%)等,有48.0%的患者无明显诱因。经现场急救,有104例(58.8%)患者院前实现自主循环恢复(ROSC),其中18例(10.2%)恢复意识;入院后经临床治疗,最终109例(61.6%)实现ROSC,其中86例(48.6%)恢复意识,有22例(12.4%)未报道最终结局。亚组分析显示,与院前实现ROSC患者( n=104)比较,非ROSC患者( n=73)猝死发生在睡眠中和居住地的比例更高,且未立即实施CPR、未全程实施CPR或未使用自动体外除颤器(AED)除颤的比例更高;最终临床未恢复意识患者( n=91)与恢复意识患者( n=86)相比,也表现出相似的特征。多因素Logistic回归分析显示,立即CPR 〔院前ROSC:优势比( OR)=8.06,95%可信区间(95% CI)为2.36~27.46;最终恢复意识: OR=9.10,95% CI为2.46~33.68〕和AED除颤(院前ROSC: OR=36.31,95% CI为4.53~291.19;最终恢复意识: OR=3.53,95% CI为1.45~8.61)均有利于猝死患者院前实现ROSC并最终意识恢复。结论:院外猝死主要发生在年轻群体,剧烈运动是院外猝死的潜在因素之一,近一半猝死患者无明显诱因。立即快速CPR和AED除颤是最简单有效的现场急救方法,加强公众CPR技能及AED除颤的教育和培训、倡导健康的生活方式是提高猝死患者生存率与减少猝死发生的有效途径。结合实际临床抢救经验,旁观者CPR实施者为医务人员也是影响猝死患者临床结局不可忽略的因素。

关键词：院外猝死互联网数据心肺复苏相关因素

基于互联网数据的消费者信心指数滚动预测研究

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西安交通大学学报（社会科学版） 2021年第6期41卷 68-77页

作者：孙景朱建霖李挽澜高哲西安交通大学经济与金融学院陕西西安710061

互联网的产生与应用为了解消费者心理与行为提供了新的途径,为提高消费者信心指数预测准确性与时效性提供了大量的优质数据。本文以互联网数据的两个典型代表:网络搜索关键词指数数据和网络新闻文本数据为依据,采用滑动时间窗口动态筛... 详细信息

互联网的产生与应用为了解消费者心理与行为提供了新的途径,为提高消费者信心指数预测准确性与时效性提供了大量的优质数据。本文以互联网数据的两个典型代表:网络搜索关键词指数数据和网络新闻文本数据为依据,采用滑动时间窗口动态筛选解释变量,运用多种机器学习方法建立模型对消费者信心指数进行预测。研究发现:在提前1~2个月的消费者信心指数预测中自适应提升树回归模型表现最好,其次是Lasso回归模型;在提前3~4个月的消费者信心指数预测中多层感知机回归模型和Lasso回归模型表现最好,其次是自适应提升树回归模型;提前4个月的预测模型精度要明显高于其他提前期的预测精度。结果表明,本文提出的关键词滚动筛选及模型滚动更新方法,能够有效提高预测模型对互联网热词变化的适应能力,相对于宏观经济数据而言,利用互联网数据建立的机器学习模型确实能更早地“感知”消费者信心的变化,预测消费者信心指数,且具有较高的预测准确率。

关键词：互联网数据消费者信心指数百度指数滚动预测机器学习

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基于互联网数据的景区受欢迎度评价研究

基于互联网数据的景区受欢迎度评价研究

作者：陈炳阳云南师范大学

学位级别：硕士

分析并了解游客的情感状态以及游客的时空活动特征,并在此基础上分析区域旅游的空间结构功能,以便掌握景区建设对游客到访的影响机制,为景区未来发展以及区域旅游经济的提高具有重大意义。目前,已有学者从时空大数据角度出发研究用户行... 详细信息

分析并了解游客的情感状态以及游客的时空活动特征,并在此基础上分析区域旅游的空间结构功能,以便掌握景区建设对游客到访的影响机制,为景区未来发展以及区域旅游经济的提高具有重大意义。目前,已有学者从时空大数据角度出发研究用户行为时空特征,从地理学角度分析区域空间结构对城市经济发展的影响,然而,现有的研究仅仅从宏观考虑了用户行为对城市空间结构以及城市发展的影响,而忽略了用户属性与用户情感所造成的微观作用。为此,本文以丽江为研究区,应用网络爬虫、数据挖掘、空间分析和软件开发方法,构建了游客情感分析模型,分析了游客情感特征,挖掘了游客属性对游客到访的影响机制,探讨了景区空间结构功能对游客偏好的影响,开发了景区受欢迎度评价系统,主要研究内容和结论如下:(1)基于LDA模型的旅游情感分析。针对现有的情感分析方法大多忽略主题信息对文本情感极性的影响,本文借助LDA主题模型来构建情感分析模型,融合半监督训练的方法以充分利用未标注语料,采用引入位置系数的TF-IDF计算特征权重,以避免情感词在文本中不同位置对文本情感极性的影响程度不同,实验后发现比传统方法更为有效。研究发现区域景点的综合旅游情感值以积极情感为主,其中丽江古城、泸沽湖、玉龙雪山等景点情感值较高。(2)游客活动状态及景区发展对策分析。针对游客年龄、性别属性采用Z与卡方两种检验方法探讨单一样本景点与总体样本的差异程度,进而对景点进行分类分析;针对景区空间结构对游客到访率的影响,采用GIS密度分析、地图制图等方法从丽江市景区组团、组团与签到中心位置关系等方面进行分析。分析得到根据游客性别、年龄属性将景区分为“青少年活跃型”、“中青年女性活跃型”、“中老年男性活跃型”和“普遍活跃型”四类,按照景点空间聚集程度将景区分为丽江古城组团、玉龙雪山组团、泸沽湖组团,在不同景区满足不同游客所需求的旅游要素,有利于提高游客到访率,最终提出改善组团结构功能与配套设施、优化交通网络与出行方式、加强品牌宣传与区域合作等发展对策。(3)基于百度API的景区受欢迎度评价系统的构建。以游客的情感、属性、时空行为以及景区空间结构的研究结果为基础,结合百度API,采用JavaScript语言和数据库完成系统开发,模拟2015年11月1日至2016年10月31日游客在丽江景区的旅游活动状态,同时对提高游客到访因素进行了分析,最终得到了预期的效果。

关键词：互联网数据游客情感游客属性时空特征丽江市

融合互联网数据的商业银行高净值客户协同创新价值评价研究

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融合互联网数据的商业银行高净值客户协同创新价值评价研究

作者：石宇武汉理工大学

学位级别：硕士

随着我国经济社会的发展和人民生活水平的提高,高净值人群的规模日益壮大,对于商业银行产品创新的需求也在不断提升。而商业银行为摆脱产品单一化、同质化的困境,正努力谋求与高净值客户的协同创新,将双方互补性的创新资源融合起来。但... 详细信息

随着我国经济社会的发展和人民生活水平的提高,高净值人群的规模日益壮大,对于商业银行产品创新的需求也在不断提升。而商业银行为摆脱产品单一化、同质化的困境,正努力谋求与高净值客户的协同创新,将双方互补性的创新资源融合起来。但对于高净值客户协同创新价值的评价,商业银行往往依赖内部数据和客户经理的主观判断,不能形成对客户全面和客观的认知。现如今,互联网已渗透进社会生活的各个领域,客户在网上的行为数据表现出大量的个人特征,能够有效弥补银行内部数据的不足。本文首先对国内外相关文献进行查阅,对相关理论进行梳理,基于领先用户理论、组织创造力理论、客户协同创新理论和信息不对称理论分析了融合互联网数据的商业银行高净值客户协同创新价值评价机理。在理论和机理分析的基础上将商业银行高净值客户协同创新价值的影响因素分为投资能力、创新能力、协同能力和参与意愿四个方面,提出了四个影响因素对商业银行高净值客户协同创新价值有正向影响的假设,构建了结构模型和融合互联网数据的测量模型,从而形成了融合互联网数据的商业银行高净值客户协同创新价值评价模型。为了验证评价模型的合理性,运用结构方程模型进行实证分析,依靠问卷调查表和互联网量表相结合、层次赋值与5级李克特量表相结合的方式收集样本数据,通过SPSS19.0对问卷进行信度和效度检验,通过AMOS17.0分析了模型的拟合情况并得出了参数估计结果,实证结论支持了评价模型的假设。最后基于实证结果和构建测量模型时的数据限制,提出了商业银行应注重客户创新能力的培养、协同环境的优化以及互联网数据获取能力的提高三方面的对策和建议。融合互联网数据对商业银行高净值客户的协同创新价值进行评价,能够对难以测量的定性指标进行较好的描述,有利于商业银行对高净值客户的协同创新价值形成全面、客观的认知,本文的研究为商业银行与高净值客户协同创新效率和质量的提高提供了坚实的基础。运用结构方程模型构建评价模型并进行实证检验,也弥补了以往商业银行高净值客户协同创新价值评价体系建立过程中缺乏有效检验的不足。

关键词：高净值客户协同创新价值结构方程模型互联网数据

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互联网数据在城乡规划中应用方法初探

城乡规划（城市地理学术版） 2016年第A1期 228-235页

作者：陈志高吴啸唐梅武汉市规划研究院

在信息化高速发展的今天,互联网、云计算、智能终端等一系列信息化产物显著影响着我们生活,也改变着人的活动、沟通和交流方式,同时改变了城乡规划的对象——人,影响着我们编制、评价和管理城乡规划的方式与方法。在新数据环境下,武汉... 详细信息

在信息化高速发展的今天,互联网、云计算、智能终端等一系列信息化产物显著影响着我们生活,也改变着人的活动、沟通和交流方式,同时改变了城乡规划的对象——人,影响着我们编制、评价和管理城乡规划的方式与方法。在新数据环境下,武汉市规划研究院数字规划研究中心开展了网络开放数据在城市规划中应用方式的研究与探索,实现了数据的获取、空间化及可视化,初步形成了互联网数据应用的基本方法。

关键词：互联网数据数据爬取规划应用

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融合互联网数据的民航主数据识别方法研究

融合互联网数据的民航主数据识别方法研究

作者：王广森中国民航大学

学位级别：硕士

随着民航业务涉及的范围越来越广,不同系统、业务,甚至不同部门间存在系列公用数据。由于各业务部门及子系统间对数据的命名和存储规则不一致,各系统间信息不对称,致使数据大量冗余,航空公司丰富的运营数据无法得到充分利用。同时,旅客... 详细信息

随着民航业务涉及的范围越来越广,不同系统、业务,甚至不同部门间存在系列公用数据。由于各业务部门及子系统间对数据的命名和存储规则不一致,各系统间信息不对称,致使数据大量冗余,航空公司丰富的运营数据无法得到充分利用。同时,旅客对信息的需求不单局限于相关航空数据,而更多的希望获取更加完善的酒店、旅游等非航互联网数据。因此,为了提高民航主数据的质量,帮助航空公司提高运营效率,急需研究融合互联网数据的民航主数据识别方法。首先,为了整合酒店、旅游等非航互联网数据,解决同一实体被多个数据源引用时数据不一致问题,提出了一种基于非主属性离群点检测的实体匹配方法。其思路是从不同数据源中提取公共非主属性,并根据其重要程度进行排序来选择合适的非主属性集,结合离群点检测模型对实体对进行筛选,再利用机器学习方法,选择合适的匹配器进行训练,获取匹配对。其次,为了克服传统主数据识别方法带来单一赋权值的缺点,提出一种基于组合权重-云模型的民航主数据识别方法。针对主数据的特点,考虑民航主数据的评分指标并建立其等级评价标准,在改进层次分析法的基础上引入信息熵,并计算其综合权重,再利用云模型计算样本的隶属度。最后,通过对非航及民航数据进行实验,结果表明本文方法可以有效整合非航互联网数据,同时识别出主数据,克服了传统实体匹配不能应用在大规模数据的弊端,为民航领域的主数据识别提供了一种新的解决方案。

关键词：互联网数据实体匹配离群点检测云模型民航主数据识别